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auto.spot II
您的美能自动点II或自动点II数字是一种高性能的专业摄影仪，用于专家或专业用途。lts聚焦单镜 - 反射取景器给出了清晰，明亮，放大的圆形视图覆盖G的g“具有清晰标记的1o中心位。简单地拉动测量扳机，只能立即测量当地的光，而周围区域没有影响。使用自动点II模型，围绕ViewField移动的电动尺度连续给出或查明孔径/ - 时间/CINE和EV值。自动点II数字模型通过F inder和设备侧面的孔径的直接LED数字读数直接对电动汽车数量的数字读数。高度敏感的硅照片二极管和晶体管电路在宽范围内产生了高精度。两种模型上的所有指示都阐明了在黑暗条件下易于阅读的所有迹象。首次使用仪表之前，请在安装电池时仔细阅读本手册，并处理并熟悉美元自动点II秤或数字型号的零件和功能。以这种方式，您可以从一开始就开始实现其潜力。
回顾 - NTNU Open
近年来，3D LiDAR技术应用逐渐拓展至建筑遗产领域，三维扫描、高精度测量与重建等技术丰富了建筑遗产保护手段，显著提升了我国遗产保护质量。3D LiDAR突破了单一技术应用的局限，在不同尺度的遗产保护领域发挥着更大作用。通过3D打印、数字测绘、物联网、机器学习、智能传感器、近景摄影测量、红外探测、应力波层析成像、材料分析、XR技术、逆向工程等多技术协同，3D LiDAR在探索建筑遗产远程实时监测与数字化、地质环境数据采集、沉降预测、变形监测、气象监测、系统全生命周期健康检测、建筑遗产数字复制等方面展现出技术优势，开展建筑轮廓识别、信息特征匹配、结构加固、受损部件更换等科学问题与工程实践。此外，通过与GIS、HBIM、XR、CIM等技术的对接，为遗产视觉再现提供精细化数字模型和高精度数据基准；通过与3Ds Max、SketchUp、
人类数字孪生：工业 5.0 的系统文献综述和概念消歧
人体数字孪生 (HDT) 是一个新兴概念，有可能为工业 5.0 创建以人为本的系统。该概念已迅速传播到新的应用领域，最显著的是医疗保健，导致概念解释出现分歧。本系统文献综述分析了所有应用领域对 HDT 的概念理解，以阐明概念基础。我们的综述揭示了一个共识，即 HDT 的孪生实体是一个人类个体。然而，对于个人与其 HDT 之间的数据流几乎没有共识。我们通过根据数据集成级别提出三个类别来解决这一缺点：人体数字模型、人体数字阴影和人体数字孪生。最后，我们将我们的研究结果综合到一个与领域无关的 HDT 一般定义中。我们重点介绍了一种极端情况，即孪生实体是人类个体与强耦合技术系统，并将其命名为增强人类数字孪生 (aHDT)。定义和分类方案为跨学科协作解决开放挑战提供了所需的概念清晰度。显著的挑战是感知人类数据、可靠的数据传输和建模，尤其是行为建模。有关安全、隐私和同意的其他道德问题是成功采用 HDT 的关键。我们呼吁跨学科努力建立标准化框架和道德准则，以促进未来发展。
使用...对历史建筑进行 3D 建模
使用近距离摄影测量和遥控飞机系统 (RPAS) 对历史建筑进行 3D 建模 M. Lo Brutto 1,*、D. Ebolese 1、G. Dardanelli 1 1 意大利巴勒莫大学土木、环境、航空航天和材料工程系 (DICAM) (mauro.lobrutto、donatella.ebolese、gino.dardanelli)@unipa.it 第 II 委员会，第 II/8 工作组 关键词：RPAS、近距离摄影测量、3D 建模、历史建筑 摘要：建筑文化遗产的摄影测量调查是一种非常有用且标准的过程，可以为历史建筑的记录和可视化获得准确的 3D 数据。尤其是将地面近景摄影测量与遥控飞机系统 (RPAS) 摄影测量相结合，可以创建准确可靠的建筑物 3D 模型并监测其保护状态。在文化遗产调查中，使用 RPAS 确实变得越来越流行，它可以测量和检测通常无法使用地面摄影测量或地面激光扫描仪覆盖的区域。本文介绍了为记录巴勒莫 (意大利) 的兰佩杜萨别墅 (Villa Lampedusa ai Colli) 纪念性建筑群而进行的摄影测量调查的结果，该别墅是该镇最重要的历史建筑之一。计划并实施了近景摄影测量和 RPAS 摄影测量的综合调查，以重建纪念性建筑群的 3D 数字模型。不同的图像配置 (terrest
Canarie创新，科学和...
•与省级合作伙伴网络为加拿大的第一个商业互联网奠定基础； •在加拿大孵化互联网注册机构，现在称为CIRA； •通过技术开发，技术扩散计划过渡到数字模型和流程，支持数百家加拿大企业以及教育和卫生组织；技术应用开发计划；以及电子商务，电子学习和电子健康计划； •与全球同龄人合作，以使国际研究和教育基础设施保持一致，以支持全球合作研究，该研究现已通过全球网络进步小组（GNA-G）正式化； •在加拿大开发网格证书委员会，该机构可安全地访问大型强子对撞机和其他高级数字技术生成的数据； •在加拿大支持中小型企业（SME）对云技术的吸收； •确定研究软件中的差距，并倡导强大的研究软件工具的开发，以有效地使许多学科的研究人员加速发现，现在已过渡到加拿大的数字研究联盟，这是数字研究基础设施（DRI）策略的一部分； •支持加拿大的研究数据，以使加拿大境内和国际上的研究数据活动保持一致，现在已转移到加拿大的数字研究联盟，这是DRI策略的一部分。
第一届国际重力场国际研讨会...
IGFS 是一项新的统一“伞状” IAG 服务，它将协调重力场相关数据的收集、验证、归档和传播、重力场活动相关软件的交换以及与地球重力场有关的课程、信息材料和一般公众宣传。IGFS 的总体目标是协调大地测量和地球物理界重力场相关数据、软件和信息服务。IGFS 实体数据的组合数据将包括卫星衍生的全球模型、陆地、机载、卫星和海洋重力观测、地球潮汐数据、GPS 水准数据、地形和水深测量的数字模型，以及卫星测高仪的海洋重力场和大地水准面。重力场的静态和时间变化都将由 IGFS 覆盖。 IGFS 不直接处理重力场数据分发 - IGFS 将作为以下重力场相关 IAG 服务的统一服务 - “IGFS 中心”：BGI（国际重力局 - 重力数据的收集、存档和分发）、IGeS（国际大地水准面服务 - 大地水准面模型的收集和分发、大地水准面学校、ICET（国际地球潮汐中心 - 全球地球潮汐数据的收集和存档）、ICGEM（国际全球地球模型中心 - 卫星和表面球谐模型的分发）、IDEMS（国际 DEM 服务 - 全球 D
用于开发遗产数字孪生的 3D 模拟模型...
遗产结构脆弱性评估是保护国家宝贵资产的风险缓解战略的重要组成部分。为此，开发数字孪生最近引起了广泛关注，以便为执行有限元 (FE) 分析提供精确的数字模型。三维 (3D) 几何文档是开发数字孪生的第一步，已经开发了各种设备和方法来促进这一过程。航空和地面近距离摄影测量都可以与 3D 激光扫描和大地测量方法相结合，以获得精确的 3D 几何文档。在这些情况下，数据处理过程主要侧重于开发可用于 FE 建模的详细、精确的 3D 模型。最终的 3D 表面或体积主要通过结合从激光扫描仪和摄影测量方法获得的 3D 点云来生成。可以使用 FE 软件包基于从 3D 模型派生的几何图形开发 3D FE 模型。或者，可以将上一步中提供的开发好的 3D 体积直接导入某些 FE 软件包。在本研究中，通过提供调查的遗产结构示例来研究每个步骤的挑战和策略。© 2022 作者。由 ELSEVIER B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）同行评审
国际工程设计会议，ICED13
在过去的几年中，汽车行业发生了许多变化。关于燃油消耗和排放的法规越来越严格，导致汽车变得越来越复杂。同时，必须满足客户对安全性和舒适性的日益增长的期望。其结果是汽车中的电气系统数量不断增加，对信号线、电源线和接地线的需求也显著增加。汽车市场已经进入全球市场，这导致新车型系列不再仅在一个大陆生产，而是直接在目标市场本地生产。为了在竞争中保持成功，开发了新的车型类型，新的衍生产品扩大了所有汽车制造商的产品范围。此外，开发时间缩短，并确定和实施了节省成本的可能性。为了应对开发中日益增加的挑战，有必要对当前的流程和方法进行审查。在日益数字化的世界中，必须简化不同流程之间的接口并避免冗余。为确保这一点，必须加强不同开发部门的数字化支持。应对这一挑战的一个解决方案是使用 3D 主方法。对于线束开发，这需要一个在现实、完整的数字模型 (DMU) 中设计和发布线束的概念。因此，以下研究
基于湿的树状结构的数字形式 -
抽象问题陈述：自然界中的自组织颗粒长期以来启发了结构形式。这些形式以有效地使用最小材料，并轻巧。物理模型已用于探索这些自组织粒子，并作为设计和计算的基础。然而，制作，测量和缩放这些模型是乏味的，尤其是对于复杂的几何形状，例如树状结构。如今，计算机模拟可以应用自然逻辑来创建数字模型。这些模型模拟形式调查和缩放速度更快，更容易。研究目标：这项研究的目的是提出一种数字工具，该工具源自算法设计，用于基于湿线模型的物理测试的分支结构的数字形式查找。研究方法：这项研究首先是通过研究该领域的可用资源和科学文章的研究，然后使用计算方法来设计数字工具。结论：基于湿线模型的算法设计简化了树状结构的最佳设计。它优化了设计结果和设计过程。物理形式调查通常会在将模型转换为建筑计划时面临困难。通过数字化此过程，最终形式的测量变得更快，更容易。这增强了这些形式的构造性。关键字：自组织模式，数字形式找到，算法设计，类似树状的结构。
口头2和评估说话3
工作任务的描述3.1.1基于传感器，地理空间和数字作物，土壤，水和结构监测和建模（M1-M36）任务负责人：CNR [Mirco Boschetti＆Piero Toscano]；涉及的合作伙伴：Unibo，Uniba，Unimi，Unina，Polimi，unipg，unipr，cnh，ibf，Tel-tel-on-on-on-on-on-on-on-On-on-On-on-ocximal和遥控传感器将在选定的现场条件下进行开发和测试，以评估和验证其性能。基于传感器的方法将由地理空间技术，地理学，地理上加工和数字模型集成和驱动。图像分析和人造视力预计将被广泛采用，以提供有关关键信息元素的数据，例如作物物候，种子成熟度，蔬菜生长和水果大小。这项工作不仅将集中在生产投入上，例如土壤使用，水和肥料的应用和监测，而且还集中在作物质量和数量参数上。将开发对管理输入的作物反应模型，以提供实时管理解决方案，以实现高效且优化的输入校准，以构建农作物的多层“数字双胞胎”（以及相关的基础架构（例如灌溉系统，结构和设施），嵌入了各种农业系统所需的所有相关信息。为新的智能结构和植物的设计和优化控制以及现有农场设施的脱碳和改造的能源监测和建模也将被应用。